使用C-API，链接libpaddle_capi_whole.a库，运行的时候遇到UnKnown class type: data

[fingthinking]

在使用公司发布的capi静态库版本：

中的libpaddle_capi_whole.a进行编译的时候；
在使用


machine_create_for_inference方法的时候
遇到了UnKnow class type: data的问题：F0714 15:02:00.653980 30167 ClassRegistrar.h:65] Check failed: mapGet(type, creatorMap_, &creator) Unknown class type: data
其中config的配置文件Json格式片段如下：

type: "nn"
layers {
  name: "word"
  type: "data"
  size: 48127
  active_type: ""
}
layers {
  name: "__embedding_0__"
  type: "mixed"
  size: 128
  active_type: ""
  inputs {
    input_layer_name: "word"
    input_parameter_name: "___embedding_0__.w0"
    proj_conf {
      type: "table"
      name: "___embedding_0__.w0"
      input_size: 48127
      output_size: 128
    }
  }
}

type：data在capi中无法使用，请问这种情况如何解决？

[hedaoyuan]

@fingthinking
链接libpaddle_capi_whole.a的时候需要加上-Wl,--whole-archive libpaddle_capi_whole.a -Wl,--no-whole-archive。lib中的每个layer.o都是独立的。这个是为了后续可以裁剪不必要的layer做的。

[fingthinking]

@hedaoyuan 我按照你的回复，在BCLOUD中添加了参数，

我的配置为：WholeArchives("./lib/libpaddle_capi_whole.a")
但是错误仍未解决。

[hedaoyuan]

可以看一下最终的链接参数是否生成了-Wl,--whole-archive libpaddle_capi_whole.a -Wl,--no-whole-archive。
另外，可以用readelf -sW binary |grep DataLaye看一下是否连接了DataLayer。binary 替换成你生成的程序。

[hedaoyuan]

@fingthinking 可以解决问题吗？

[fingthinking]

@hedaoyuan 现在有点其他事，如果解决了，我会在issue中说，谢谢

[fingthinking]

@hedaoyuan

这种应该是链接了DataLayer吧，但是还是会报错，Unknow class type: data.
至于是否生成了链接参数，这个比较难看，make中使用的是bcloud local命令来编译的，我无法查看

[hedaoyuan]

你把readelf -sW那条命令的输出用问题的形式贴全一下吧。从图片上看，并没有正确链接libpaddle_capi_whole.a。你可以对比看一下libpaddle_capi_whole.a中的DataLayer相关符号。

[hedaoyuan]

@fingthinking
你这个还是属于没有正确链接libpaddle_capi_whole.a库。正确链接后镜像中的DataLayer相关符号远多于4条，你可以直接看一下libpaddle_capi_whole.a中的DataLayer符号。
另外，你可以修改成链接libpaddle_capi_shared.so是一下，运行时需要指定libpaddle_capi_shared.so的位置。

[fingthinking]

@hedaoyuan

根据BCLOUD使用手册中的

按照上面说的，替换了libpaddle_capi_shared.so,又出现了unknown command line flag 'use_gpu'错误，直接在初始化的时候就报错了。

[hedaoyuan]

你第一个comment中的代码没有贴全，是按照这个方式写的吗？
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense/main.c#L9
另外，最好不要贴图片。

[fingthinking]

@hedaoyuan

char* argv[] = {(char*)"--use_gpu=False"};
    // init paddle

    CHECK(paddle_init(1, (char**)argv));
    long size=-1;
    void* buf = cpu::ci::read_config(this->_config_bin_str, &size);
    std::cout<<"size:-----"<<size<<std::endl;
    paddle_gradient_machine machine;
    // Create a gradient machine for inference.
    CHECK(paddle_gradient_machine_create_for_inference(&machine, buf, (int) size));
    CHECK(paddle_gradient_machine_load_parameter_from_disk(machine, this->_param_str));

这种方式调用的，到create_for_inference函数中就挂了

[hedaoyuan]

paddle_gradient_machine_create_for_inference的时候报了unknown command line flag 'use_gpu'错误？这个确实比较奇怪，create的时候并不处理命令行参数。

[hedaoyuan]

在这段code之前有调用gflags::ParseCommandLineFlags吗？

[fingthinking]

@hedaoyuan 在paddle_init里面会调用google::gflags::ParseCommandLineFlags

[hedaoyuan]

paddle_init里面会调用。但你现在是在paddle_gradient_machine_create_for_inference里面报错？

[fingthinking]

@hedaoyuan 情况是，如果使用so库，则在paddle_init中就会报错了，但是如果使用whole.a，则init是正确了，但是到了paddle_gradient_machine_create_for_inference又报错了。也是比较无奈。

[hedaoyuan]

whole.a的错误是前面说的Unknown class type: data那个吧，解决办法是在上面的comment说的方法。
用.so，会在paddle_init中报错，是指的unknown command line flag use_gpu错误这个把，这个确实比较奇怪，如果指明了参数--use_gpu，不应该会报这样的错。@fingthinking 你试一下这里的例子

[fingthinking]

@hedaoyuan 好的，我纯粹的使用demo的例子试试能不能运行了，不使用公司的环境。

[hedaoyuan]

嗯，自己编译例子里的demo试一下。一条编译命令就够了。